論文の概要: EventChat: Implementation and user-centric evaluation of a large language model-driven conversational recommender system for exploring leisure events in an SME context
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04472v1
- Date: Fri, 5 Jul 2024 12:42:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-08 13:30:37.829480
- Title: EventChat: Implementation and user-centric evaluation of a large language model-driven conversational recommender system for exploring leisure events in an SME context
- Title（参考訳）: EventChat:中小企業におけるレジャーイベント探索のための大規模言語モデル駆動型会話推薦システムの実装とユーザ中心評価
- Authors: Hannes Kunstmann, Joseph Ollier, Joel Persson, Florian von Wangenheim,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、対話レコメンデーションシステム(CRS)の戦略的ポテンシャルにおいて大きな進化をもたらす。
しかし、研究は主に、エンドユーザー評価や企業への戦略的影響ではなく、LCM主導のCRSを実装するための技術フレームワークに焦点を当てている。
目的システムメトリクスと主観的ユーザ評価の両方を用いて,LCM駆動型CRSを中小企業環境で設計し,それに続く性能について詳述する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9999629695552196
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) present an enormous evolution in the strategic potential of conversational recommender systems (CRS). Yet to date, research has predominantly focused upon technical frameworks to implement LLM-driven CRS, rather than end-user evaluations or strategic implications for firms, particularly from the perspective of a small to medium enterprises (SME) that makeup the bedrock of the global economy. In the current paper, we detail the design of an LLM-driven CRS in an SME setting, and its subsequent performance in the field using both objective system metrics and subjective user evaluations. While doing so, we additionally outline a short-form revised ResQue model for evaluating LLM-driven CRS, enabling replicability in a rapidly evolving field. Our results reveal good system performance from a user experience perspective (85.5% recommendation accuracy) but underscore latency, cost, and quality issues challenging business viability. Notably, with a median cost of $0.04 per interaction and a latency of 5.7s, cost-effectiveness and response time emerge as crucial areas for achieving a more user-friendly and economically viable LLM-driven CRS for SME settings. One major driver of these costs is the use of an advanced LLM as a ranker within the retrieval-augmented generation (RAG) technique. Our results additionally indicate that relying solely on approaches such as Prompt-based learning with ChatGPT as the underlying LLM makes it challenging to achieve satisfying quality in a production environment. Strategic considerations for SMEs deploying an LLM-driven CRS are outlined, particularly considering trade-offs in the current technical landscape.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は、対話レコメンデーションシステム (CRS) の戦略的ポテンシャルにおいて大きな進化をもたらす。
しかし、これまでの研究は、特に世界経済の基盤となる中小企業(中小企業)の観点から、エンドユーザー評価や戦略的意味ではなく、LCM主導のCRSを実装するための技術的な枠組みに重点を置いてきた。
本稿では,LCM駆動型CRSを中小企業環境で設計し,それに続く性能を客観的システムメトリクスと主観的ユーザ評価の両方を用いて詳述する。
さらに,LLM駆動型CRSを評価するために,短時間で改良されたResQueモデルについて概説する。
ユーザエクスペリエンスの観点からは,システムパフォーマンスが良好であること(推奨精度85.5%)は明らかだが,ビジネスの生存性に疑問を呈するレイテンシ,コスト,品質の面では過小評価されている。
特に、インタラクション毎の中央値が0.04ドル、レイテンシが5.7sであり、よりユーザフレンドリーで経済的に実行可能なLCM駆動の中小企業向けCRSを実現するための重要な領域として、コスト効率と応答時間が現れる。
これらのコストの1つの主要な要因は、検索強化世代(RAG)技術において、高度なLCMをローダとして使用することである。
また,本研究の結果は,ChatGPTを基盤としたPromptベースの学習のようなアプローチにのみ依存することで,生産環境における満足度の向上が困難であることを示唆している。
LLM駆動型CRSを配備する中小企業の戦略的考察について概説する。
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